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Enregistrement W2573335065 · doi:10.1021/acs.iecr.6b04165

Effect of Beaded Activated Carbon Fluidization on Adsorption of Volatile Organic Compounds

2017· article· en· W2573335065 sur OpenAlexafffund
Samineh Kamravaei, Pooya Shariaty, Masoud Jahandar Lashaki, John D. Atkinson, Zaher Hashisho, John H. Phillips, James E. Anderson, Mark E. Nichols

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFord Motor Company
Mots-clésActivated carbonAdsorptionFluidizationChemistryChemical engineeringCarbon fibersChromatographyOrganic chemistryMaterials scienceFluidized bedComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigates the effect of adsorbent bed configuration on volatile organic compounds (VOCs) adsorption with beaded activated carbon (BAC). Five-cycle adsorption/desorption tests using a single VOC (1,2,4-trimethylbenzene) and a mixture of nine VOCs were completed using fixed and fluidized bed adsorber configurations. Adsorption tests were completed with full loading of the adsorbent. All regeneration tests were completed in the fixed bed arrangement. The adsorption capacity of the BAC was not affected by the adsorption bed’s configuration in case of reaching full breakthrough. For the VOC mixture, however, 30% less heel buildup was observed for the fluidized bed configuration. Higher accumulation of heavy adsorbates was found in fixed bed as opposed to fluidized bed, explaining the higher heel buildup in the former. On the other hand, improved mass transfer was found across the entire fluidized bed as a result of better gas-particle contact. These results show that, besides the expected engineering advantages of a fluidized bed adsorption system (e.g., lower pressure drop), decreased heel buildup is an additional advantage when using fluidized bed adsorption in industrial settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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